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以下結(jié)果基于2016年酒店數(shù)據(jù)大會(huì)報(bào)告整理而成，數(shù)據(jù)來源于Airbnb在美國七個(gè)市場和全球六個(gè)市場。

Airbnb和酒店的規(guī)模對比

該報(bào)告稱，Airbnb目前在全球共提供230萬個(gè)房源，其數(shù)量已超越萬豪及喜達(dá)屋集團(tuán)合并后所有實(shí)體房間數(shù)的兩倍。然而，在持有Airbnb經(jīng)營許可的房源中，很多客房并不能像酒店房間一樣隨時(shí)可預(yù)訂。排除這些房間后，Airbnb面向市場的可預(yù)訂數(shù)將大幅度減少。

Airbnb和酒店的對比難點(diǎn)

將酒店與airbnb對比從來都存在一定的困難，因?yàn)檫@兩種住宿業(yè)態(tài)從根本上就是不同的。為保證數(shù)據(jù)具有一定可比性，首先移除掉不可實(shí)時(shí)預(yù)訂的房源（有些房主創(chuàng)建了房源，但并不實(shí)時(shí)都可預(yù)訂）。再者，我們也剔除那些整套房內(nèi)含多個(gè)單間的客房，因?yàn)榫频觐櫩筒⒉粫?huì)將此類客房當(dāng)作酒店客房的替代項(xiàng)。這里就涉及到一個(gè)開放性問題：Airbnb的私人房間（包括整套公寓）是否可以與酒店客房相提并論。在Airbnb的私人房間中，客人有時(shí)會(huì)與主人共同使用廚房或洗手間?？紤]到此類客房會(huì)是超低價(jià)酒店的競爭者，我們最終選擇將這部分客房樣本囊括進(jìn)來。

我們回顧了來自美國7個(gè)市場提供的Airbnb房源數(shù)據(jù)來確定Airbnb上不同房源類型百分比：1）不可供出租  2）共享房間和／或 3）獨(dú)立房間。之后我們把這些百分比應(yīng)用到Airbnb全球房源數(shù)據(jù)并估計(jì)出只有981,000（Airbnb所有房源的43% ）可能會(huì)與酒店存在競爭關(guān)系。但這個(gè)數(shù)字也可能被高估了。在這981,000個(gè)房源中，還存在著獨(dú)樹一幟的住宿形式，比如樹屋、露營車、游艇、城堡等（此類房間無法從數(shù)據(jù)中分辨）。并且，部分Airbnb房間可容納家庭及大型團(tuán)隊(duì)入住。而有些房源每年只有少量的幾個(gè)房晚可以開放預(yù)訂。最后，由于Airbnb的居住體驗(yàn)一般更多的強(qiáng)調(diào)與房主的互動(dòng)體驗(yàn)和一些其他獨(dú)特的元素，即使是上述其他房源的整體“體驗(yàn)”也沒有辦法和酒店的居住體驗(yàn)做比較。所以Airbnb的房源通常不能很好的和酒店的房間做相應(yīng)一對一的比較。

使用互聯(lián)網(wǎng)爬蟲數(shù)據(jù)所需的假設(shè)

目前，基于Airbnb的大多數(shù)報(bào)告是基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)。從公司網(wǎng)站發(fā)布的廣告上通過爬蟲獲取的數(shù)據(jù)可以作為一個(gè)很重要的指標(biāo)，但是必須要基于種種假設(shè)。下面列出其中一些作為示例。

STR曾使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取過數(shù)據(jù)，這一方法非常實(shí)用，是Airbnb增長和房價(jià)有效評價(jià)指標(biāo)。但就酒店業(yè)績進(jìn)行標(biāo)桿對比而言，源數(shù)據(jù)顯然更可靠。

酒店和Airbnb的出租率

Airbnb的出租率表現(xiàn)出了與酒店行業(yè)十分相似的季節(jié)性特征。由于Airbnb專注于休閑旅游市場，其出租率在夏季更為平穩(wěn)可觀，相比之下，酒店在全年出租率表現(xiàn)中更勝一籌。其主要原因是因?yàn)榫频杲哟€(wěn)定且多樣的團(tuán)隊(duì)以及協(xié)議公司。

Airbnb在洛杉磯、舊金山和東京三個(gè)市場的出租率表現(xiàn)最為出色，酒店業(yè)同樣如此。這可能是由于這三個(gè)市場的酒店供給量已經(jīng)無法承載市場的全部需求，此時(shí)Airbnb容納了過剩的市場需求量。

酒店和Airbnb的房價(jià)

在被列入分析的美國7個(gè)市場中，除新奧爾良外，酒店的平均房價(jià)均優(yōu)于Airbnb，且平均高出43美元。如同蘋果和橘子之間的替代關(guān)系一樣，酒店與Airbnb提供的產(chǎn)品間的差異是不容忽視的，這是此項(xiàng)對比面臨的一大挑戰(zhàn)。

同樣地，除新奧爾良外，酒店房價(jià)在其他市場中均有所增長，而Airbnb則在五個(gè)市場中表現(xiàn)欠佳，平均房價(jià)呈現(xiàn)下滑態(tài)勢。這可能是Airbnb自身未能消化自身供給量的增長造成的（或是因?yàn)锳irbnb的業(yè)主疏于收益管理）。

酒店“超高需求天數(shù)”

通過分析“超高需求天數(shù)”同樣能夠從側(cè)面看出Airbnb對酒店房價(jià)的影響。“超高需求天數(shù)”指出租率在95%及以上的客房高需求時(shí)段。在這樣的高需求時(shí)期，由于酒店面臨滿房狀態(tài)，酒店經(jīng)營方往往可以通過大幅度提升房價(jià)達(dá)到收益最大化。而Airbnb不斷增長的供給量可能會(huì)縮減這樣的高需求時(shí)期，許多酒店對此表示擔(dān)憂。然而，據(jù)數(shù)據(jù)顯示，美國的七個(gè)市場都未受到較大影響。

酒店“超高需求天數(shù)”量在2014年和2015年出現(xiàn)輕微下滑，但2013年呈增長態(tài)勢。在2013年，Airbnb的規(guī)模和影響力、酒店供給量均遠(yuǎn)不及當(dāng)下，所以將2013年數(shù)據(jù)與當(dāng)下進(jìn)行對比更為直觀。盡管如此，Aribnb對某些市場的酒店超高需求的天數(shù)依然可能具有潛在影響，而這往往是由于這些市場酒店供給量的激增共同導(dǎo)致的。

*本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)“STRGlobal”（ID：STRGlobal）。

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